數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用航空公司客戶價(jià)值分析學(xué)習(xí)教案

1、數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用航空公司客戶數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用航空公司客戶(k h)價(jià)值價(jià)值分析分析第一頁，共31頁。大數(shù)據(jù)挖掘?qū)＜?預(yù)處理航空(hngkng)客戶數(shù)據(jù)了解(lioji)航空公司現(xiàn)狀與客戶價(jià)值分析2使用K-Means算法進(jìn)行客戶分群3小結(jié)4第1頁/共31頁第二頁，共31頁。大數(shù)據(jù)挖掘?qū)＜业?頁/共31頁第三頁，共31頁。大數(shù)據(jù)挖掘?qū)＜业?頁/共31頁第四頁，共31頁。大數(shù)據(jù)挖掘?qū)＜覕?shù)據(jù)特征及其說明如右表所示。特征名稱特征說明客戶基本信息MEMBER_NO會員卡號FFP_DATE入會時(shí)間FIRST_FLIGHT_DATE第一次飛行日期GENDER性別FFP_TIER會員卡級別WORK_CITY工作地城

2、市WORK_PROVINCE工作地所在省份WORK_COUNTRY工作地所在國家AGE年齡第4頁/共31頁第五頁，共31頁。大數(shù)據(jù)挖掘?qū)＜冶砻卣髅Q特征說明乘機(jī)信息FLIGHT_COUNT觀測窗口內(nèi)的飛行次數(shù)LOAD_TIME觀測窗口的結(jié)束時(shí)間LAST_TO_END最后一次乘機(jī)時(shí)間至觀測窗口結(jié)束時(shí)長AVG_DISCOUNT平均折扣率SUM_YR觀測窗口的票價(jià)收入SEG_KM_SUM觀測窗口的總飛行公里數(shù)LAST_FLIGHT_DATE末次飛行日期AVG_INTERVAL平均乘機(jī)時(shí)間間隔MAX_INTERVAL最大乘機(jī)間隔積分信息EXCHANGE_COUNT積分兌換次數(shù)EP_SUM總精英積分P

3、ROMOPTIVE_SUM促銷積分PARTNER_SUM合作伙伴積分POINTS_SUM總累計(jì)積分POINT_NOTFLIGHT非乘機(jī)的積分變動次數(shù)BP_SUM總基本積分續(xù)表第5頁/共31頁第六頁，共31頁。大數(shù)據(jù)挖掘?qū)＜业?頁/共31頁第七頁，共31頁。大數(shù)據(jù)挖掘?qū)＜业?頁/共31頁第八頁，共31頁。大數(shù)據(jù)挖掘?qū)＜业?頁/共31頁第九頁，共31頁。大數(shù)據(jù)挖掘?qū)＜业?頁/共31頁第十頁，共31頁。大數(shù)據(jù)挖掘?qū)＜?預(yù)處理航空(hngkng)客戶數(shù)據(jù)了解航空公司現(xiàn)狀(xinzhung)與客戶價(jià)值分析2使用K-Means算法進(jìn)行客戶分群3小結(jié)4第10頁/共31頁第十一頁，共31頁。大數(shù)據(jù)挖掘?qū)＜业?

4、1頁/共31頁第十二頁，共31頁。大數(shù)據(jù)挖掘?qū)＜业?2頁/共31頁第十三頁，共31頁。大數(shù)據(jù)挖掘?qū)＜业?3頁/共31頁第十四頁，共31頁。大數(shù)據(jù)挖掘?qū)＜业?4頁/共31頁第十五頁，共31頁。大數(shù)據(jù)挖掘?qū)＜夷Ｐ蚅RFMC航空公司LRFMC模型會員入會時(shí)間距觀測窗口結(jié)束的月數(shù)客戶最近一次乘坐公司飛機(jī)距觀測窗口結(jié)束的月數(shù)客戶在觀測窗口內(nèi)乘坐公司飛機(jī)的次數(shù)客戶在觀測窗口內(nèi)累計(jì)的飛行里程客戶在觀測窗口內(nèi)乘坐艙位所對應(yīng)的折扣系數(shù)的平均值第15頁/共31頁第十六頁，共31頁。大數(shù)據(jù)挖掘?qū)＜姨卣髅QLRFMC最小值12.170.0323680.14最大值114.5724.372135807171.5第16頁/

5、共31頁第十七頁，共31頁。大數(shù)據(jù)挖掘?qū)＜襆OAD_TIMEFFP_DATELAST_TO_ENDFLIGHT_COUNTSEG_KM_SUMAVG_DISCOUNT2014/3/312013/3/1623141268501.022014/3/312012/6/266651847300.762014/3/312009/12/8233603871.272014/3/312009/12/101236622591.022014/3/312011/8/251422547301.36LRFMC1.44-0.9514.0326.761.301.31-0.919.0713.132.871.33-0.898.

6、7212.652.880.66-0.420.7812.541.990.39-0.929.9213.901.34第17頁/共31頁第十八頁，共31頁。大數(shù)據(jù)挖掘?qū)＜?預(yù)處理航空客戶(k h)數(shù)據(jù)了解航空公司現(xiàn)狀與客戶(k h)價(jià)值分析2使用K-Means算法進(jìn)行客戶分群3小結(jié)4第18頁/共31頁第十九頁，共31頁。大數(shù)據(jù)挖掘?qū)＜业?9頁/共31頁第二十頁，共31頁。大數(shù)據(jù)挖掘?qū)＜业?0頁/共31頁第二十一頁，共31頁。大數(shù)據(jù)挖掘?qū)＜覅?shù)名稱說明x接收matrix或dataframe。表示進(jìn)行聚類分析的數(shù)據(jù)集。無默認(rèn)。centers接收int。表示初始類的個(gè)數(shù)或者初始類的中心。無默認(rèn)。iter.m

7、ax接收int。表示最大迭代次數(shù)。默認(rèn)為10。nstart接收int。表示選擇隨機(jī)起始中心點(diǎn)的次數(shù)。默認(rèn)為1。algorithm接收特定character(Hartigan-Wong, Lloyd, Forgy, MacQueen)。默認(rèn)為Hartigan-Wong。第21頁/共31頁第二十二頁，共31頁。大數(shù)據(jù)挖掘?qū)＜覍傩哉f明cluster返回int。表示每個(gè)點(diǎn)被分配到的簇。centers返回num。表示聚類中心矩陣。totss返回int。表示所生成簇的總體距離平方和。withinss返回num。表示每個(gè)簇內(nèi)的距離平方和。betweenss返回num。表示每個(gè)簇之間的距離平方和。size返回

8、int。表示每個(gè)簇內(nèi)的數(shù)量。第22頁/共31頁第二十三頁，共31頁。大數(shù)據(jù)挖掘?qū)＜揖垲愵悇e聚類個(gè)數(shù)聚類中心LRFMC客戶群153360.483-0.7992.4832.4250.309客戶群241710.056-0.003-0.226-0.2292.200客戶群3157421.160-0.377-0.087-0.095-0.156客戶群424663-0.700-0.415-0.161-0.161-0.254客戶群512132-0.3131.686-0.574-0.537-0.173第23頁/共31頁第二十四頁，共31頁。大數(shù)據(jù)挖掘?qū)＜业?4頁/共31頁第二十五頁，共31頁。大數(shù)據(jù)挖掘?qū)＜胰侯悇e群類別優(yōu)勢特征優(yōu)勢特征弱勢特征弱勢特征客戶群客戶群1FMR客戶群客戶群2CRFM客戶群客戶群3FML客戶群客戶群4LC客戶群客戶群5FMR第25頁/共31頁第二十六頁，共31頁。大數(shù)據(jù)挖掘?qū)＜业?6頁/共31頁第二十七頁，共31頁。大數(shù)據(jù)挖掘?qū)＜业?7頁/共31頁第二十八頁，共31頁。大數(shù)據(jù)